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Drogas para zombis con prop_model

Si de verdad nos interesara la proporción subyacente de caras de esta moneda, prop_model no sería especialmente útil. Como asume que cualquier proporción subyacente de éxito es igualmente probable antes de ver datos, hará falta lanzar muchas veces la moneda para convencer a prop_model de que la moneda es justa. Este modelo es más adecuado cuando tenemos poco conocimiento previo sobre la proporción subyacente de éxito.

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Fundamentos del Análisis de Datos Bayesiano en R

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ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Update the data and rerun prop_model
data = c(1, 0, 0, 1)
prop_model(data)
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